Factors influencing the electron dose calculation in eclipse eMC
Issued Date
2024
Copyright Date
2019
Language
eng
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
xv, 69 leaves : ill.
Access Rights
open access
Rights
ผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้า
Rights Holder(s)
Mahidol University
Bibliographic Citation
Thesis (M.Sc. (Medical Physics))--Mahidol University, 2019
Suggested Citation
Apissara Cheeranoravanich Factors influencing the electron dose calculation in eclipse eMC. Thesis (M.Sc. (Medical Physics))--Mahidol University, 2019. Retrieved from: https://repository.li.mahidol.ac.th/handle/20.500.14594/91708
Title
Factors influencing the electron dose calculation in eclipse eMC
Alternative Title(s)
ปัจจัยที่มีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีของอนุภาคอิเล็กตรอนใน eclipse eMC
Author(s)
Advisor(s)
Abstract
The purpose of this study was to evaluate the factors influencing electron dose calculation in Eclipse electron Monte Carlo (eMC). The dosimetric accuracy in the planar dose was assessed by MapCHECK2 and the point dose was assessed by the plane-parallel ionization chamber type PPC40 in solid water phantom. The factors influencing electron dose calculation in Eclipse eMC were evaluated by virtual phantoms (homogeneity, heterogeneity) in various conditions (irregular surface and extended SSD). Each parameter of accuracy, calculation grid size, random number generator seed, number of particle histories, smoothing method and smoothing level in Eclipse eMC was varied while other parameters were fixed in default value. Gamma analysis software was used to compare the dose distribution between the best parameter plan and vary parameter plans with 2%/2mm criteria. The 6 and 18 MeV energies with the sizes of 6×6 cm2 and 10×10 cm2 applicators were used. The measurement results of 18 MeV agreed with eMC calculation with higher than 90% gamma passing rate. The point dose measurement also showed the good agreement results with eMC. The accuracy, calculation grid size, smoothing method, smoothing level and number of particle history parameters had significant impact on the dose calculation. The average gamma passing rate of all parameter variations in homogeneity phantom with standard 100 cm SSD, homogeneity phantom with extended 110 cm SSD, heterogeneity phantom with material like bone, heterogeneity phantom with material like air, protrusion irregular shape surface phantom and depression irregular shape surface phantom were 74.2±17.7%, 82.3±21.1%, 80.7±21.8%, 66.3±23.3%, 56.3±19.5%, and 71.1±19.0%, respectively. The various situations had obvious impact on dose distribution. The heterogeneity, like air, and the irregular shape surface were presented in low gamma passing rate. The 6×6 cm2 applicator size showed lesser impact in dose distribution than larger size. The lower energy of 6 MeV presented the lesser impact in dose distribution than higher energy of 18 MeV. For the accuracy parameter, the 2% accuracy can be used instead of 1% that can reduce calculation time 3 times compared with 1% accuracy. For the calculation grid size, 2.5 mm is the optimal option in almost all situations with good agreement of gamma passing rate and 20 times reduction in calculation time compared with 1.0 mm grid size, but fine calculation grid size of 1.0 mm or 1.5 mm should be used in irregular shape surface. The 2D Median smoothing method can be applied in all situations except low energy with irregular shape that should be smoothed with 3D Gaussian method. For the smoothing level, the medium and strong smoothing level is recommended to select, except the case with air inhomogeneity in tissue and irregular body shape that should be calculated on strong smoothing level. The random generator seed number changing is not affected by dose distribution and calculation time. The number of particle histories other than 0 is not recommended.
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินปัจจัยที่มีผลต่อการคำนวณปริมาณอิเล็กตรอนใน Eclipse eMC ความถูกต้องของปริมาณรังสีในแนวระนาบได้รับการประเมินโดย MapCHECK2 และการประเมินปริมาณรังสีแบบเฉพาะจุดโดยใช้หัววัดรังสีชนิด plane-parallel ionization chamber ในแฟนทอมน้ำ ปัจจัยที่มีผลต่อการคำนวณปริมาณอิเล็กตรอนใน Eclipse eMC ถูกประเมินโดยแฟนทอมเสมือนในรูปแบบของ homogeneity และ heterogeneity และในสถานการณ์ต่างๆ เช่น พื้นผิวที่ไม่สม่ำเสมอ และมีการขยาย SSD ออกไป แต่ละพารามิเตอร์ของ accuracy, calculation grid size, random number generator seed, number of particle histories, smoothing method and smoothing level ใน Eclipse eMC จะถูกเปลี่ยนแปลงค่า ในขณะที่พารามิเตอร์อื่นๆ จะถูกตั้งค่าเหมือนค่าเริ่มต้น ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์แกมมาถูกใช้เพื่อเปรียบเทียบ dose distribution ระหว่างที่ใช้พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด และแผนการรักษาที่ใช้พารามิเตอร์ที่ได้ทำการเปลี่ยนแปลงค่าไปแตกต่างกัน โดยใช้เกณฑ์การประเมิน 2% / 2 มิลลิเมตร ซึ่งใช้พลังงาน 6 และ 18 เมกกะอิเล็กตรอนโวลท์ และใช้ขนาดอุปกรณ์จำกัดขอบเขตลำรังสี 6×6 ตารางเซนติเมตร และ 10×10 ตารางเซนติเมตร จากผลการวัดปริมาณรังสีในแนวระนาบที่พลังงาน 18 เมกกะอิเล็กตรอนโวลท์ได้ผลที่ยอมรับได้เมื่อเทียบกับการคำนวณแพลนใน TPS โดยมีค่าแกมมาสูงกว่า 90% และสำหรับผลของการวัดปริมาณรังสีแบบเฉพาะจุดได้ผลที่ยอมรับได้ จากผลการศึกษาพบว่า accuracy, calculation grid size, smoothing method, smoothing level และ number of particle histories parameters มีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีอย่างมีนัยสำคัญ ค่าเฉลี่ยของ gamma passing rate ของการเปลี่ยนแปลงค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ในแฟนทอมชนิด homogeneity SSD 100 เซนติเมตร SSD 110 เซนติเมตร แฟนทอมชนิด heterogeneity ที่มีวัสดุคล้ายกระดูก และคล้ายอากาศแฟนทอมชนิดพื้นผิวไม่สม่ำเสมอแบบมีลักษณะยื่นออกมา และลักษณะเว้าเข้าไปเท่ากับ 74.2±17.7%, 82.3±21.1%, 80.7±21.8%, 66.3±23.3%, 56.3±19.5%, และ 71.1±19.0% ตามลำดับ โดยสถานการณ์ที่เห็นผลได้ชัดว่ามีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีจะเป็นแฟนทอมชนิด heterogeneity ที่มีวัสดุคล้ายอากาศ และแฟนทอมชนิดพื้นผิวไม่สม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าได้ค่า gamma passing rate ที่ต่ำ การใช้อุปกรณ์จำกัดขอบเขตลำรังสีขนาด 6×6 ตารางเซนติเมตรแสดงให้เห็นว่ามีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีน้อยกว่าการใช้อุปกรณ์จำกัดขอบเขตลำรังสีขนาด 10×10 ตารางเซนติเมตร และการใช้พลังงาน 6 เมกกะอิเล็กตรอนโวลท์ สำหรับพารามิเตอร์ accuracy พบว่าสามารถใช้ 2% accuracy แทน 1% accuracy โดยสามารถลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณได้ 3 เท่าเมื่อเทียบกับการใช้ 1% accuracy ขนาด calculation grid ที่เหมาะสมในทุกสถานการณ์คือ 2.5 มิลลิเมตร ซึ่งสามารถลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณได้ 20 เท่าเมื่อเทียบกับการใช้ขนาด calculation grid 1 มิลลิเมตร แต่ในสถานการณ์ที่มีพื้นผิวไม่สม่ำเสมอควรใช้ขนาด calculation grid ที่ละเอียดขึ้น 1.0 หรือ 1.5 มิลลิเมตร สำหรับการใช้ smoothing พบว่า 2D Median สามารถใช้ได้ในทุกสถานการณ์ ยกเว้นพลังงานต่ำ ที่มีพื้นผิวไม่สม่ำเสมอควรใช้ 3D Gaussian สำหรับ smoothing level แนะนำให้เลือกระดับปานกลางและสูง ยกเว้นกรณีที่มี heterogeneity ซึ่งมีวัสดุคล้ายอากาศ หรือมีพื้นผิวไม่สม่ำเสมอควรเลือกระดับสูง จากการศึกษาพบว่าการเปลี่ยนแปลงค่า random generator seed number ไม่มีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสี และเวลาที่ใช้ในการคำนวณ และสำหรับ number of particle histories ไม่แนะนำให้เปลี่ยนแปลงไปจากค่า 0
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินปัจจัยที่มีผลต่อการคำนวณปริมาณอิเล็กตรอนใน Eclipse eMC ความถูกต้องของปริมาณรังสีในแนวระนาบได้รับการประเมินโดย MapCHECK2 และการประเมินปริมาณรังสีแบบเฉพาะจุดโดยใช้หัววัดรังสีชนิด plane-parallel ionization chamber ในแฟนทอมน้ำ ปัจจัยที่มีผลต่อการคำนวณปริมาณอิเล็กตรอนใน Eclipse eMC ถูกประเมินโดยแฟนทอมเสมือนในรูปแบบของ homogeneity และ heterogeneity และในสถานการณ์ต่างๆ เช่น พื้นผิวที่ไม่สม่ำเสมอ และมีการขยาย SSD ออกไป แต่ละพารามิเตอร์ของ accuracy, calculation grid size, random number generator seed, number of particle histories, smoothing method and smoothing level ใน Eclipse eMC จะถูกเปลี่ยนแปลงค่า ในขณะที่พารามิเตอร์อื่นๆ จะถูกตั้งค่าเหมือนค่าเริ่มต้น ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์แกมมาถูกใช้เพื่อเปรียบเทียบ dose distribution ระหว่างที่ใช้พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด และแผนการรักษาที่ใช้พารามิเตอร์ที่ได้ทำการเปลี่ยนแปลงค่าไปแตกต่างกัน โดยใช้เกณฑ์การประเมิน 2% / 2 มิลลิเมตร ซึ่งใช้พลังงาน 6 และ 18 เมกกะอิเล็กตรอนโวลท์ และใช้ขนาดอุปกรณ์จำกัดขอบเขตลำรังสี 6×6 ตารางเซนติเมตร และ 10×10 ตารางเซนติเมตร จากผลการวัดปริมาณรังสีในแนวระนาบที่พลังงาน 18 เมกกะอิเล็กตรอนโวลท์ได้ผลที่ยอมรับได้เมื่อเทียบกับการคำนวณแพลนใน TPS โดยมีค่าแกมมาสูงกว่า 90% และสำหรับผลของการวัดปริมาณรังสีแบบเฉพาะจุดได้ผลที่ยอมรับได้ จากผลการศึกษาพบว่า accuracy, calculation grid size, smoothing method, smoothing level และ number of particle histories parameters มีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีอย่างมีนัยสำคัญ ค่าเฉลี่ยของ gamma passing rate ของการเปลี่ยนแปลงค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ในแฟนทอมชนิด homogeneity SSD 100 เซนติเมตร SSD 110 เซนติเมตร แฟนทอมชนิด heterogeneity ที่มีวัสดุคล้ายกระดูก และคล้ายอากาศแฟนทอมชนิดพื้นผิวไม่สม่ำเสมอแบบมีลักษณะยื่นออกมา และลักษณะเว้าเข้าไปเท่ากับ 74.2±17.7%, 82.3±21.1%, 80.7±21.8%, 66.3±23.3%, 56.3±19.5%, และ 71.1±19.0% ตามลำดับ โดยสถานการณ์ที่เห็นผลได้ชัดว่ามีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีจะเป็นแฟนทอมชนิด heterogeneity ที่มีวัสดุคล้ายอากาศ และแฟนทอมชนิดพื้นผิวไม่สม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าได้ค่า gamma passing rate ที่ต่ำ การใช้อุปกรณ์จำกัดขอบเขตลำรังสีขนาด 6×6 ตารางเซนติเมตรแสดงให้เห็นว่ามีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสีน้อยกว่าการใช้อุปกรณ์จำกัดขอบเขตลำรังสีขนาด 10×10 ตารางเซนติเมตร และการใช้พลังงาน 6 เมกกะอิเล็กตรอนโวลท์ สำหรับพารามิเตอร์ accuracy พบว่าสามารถใช้ 2% accuracy แทน 1% accuracy โดยสามารถลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณได้ 3 เท่าเมื่อเทียบกับการใช้ 1% accuracy ขนาด calculation grid ที่เหมาะสมในทุกสถานการณ์คือ 2.5 มิลลิเมตร ซึ่งสามารถลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณได้ 20 เท่าเมื่อเทียบกับการใช้ขนาด calculation grid 1 มิลลิเมตร แต่ในสถานการณ์ที่มีพื้นผิวไม่สม่ำเสมอควรใช้ขนาด calculation grid ที่ละเอียดขึ้น 1.0 หรือ 1.5 มิลลิเมตร สำหรับการใช้ smoothing พบว่า 2D Median สามารถใช้ได้ในทุกสถานการณ์ ยกเว้นพลังงานต่ำ ที่มีพื้นผิวไม่สม่ำเสมอควรใช้ 3D Gaussian สำหรับ smoothing level แนะนำให้เลือกระดับปานกลางและสูง ยกเว้นกรณีที่มี heterogeneity ซึ่งมีวัสดุคล้ายอากาศ หรือมีพื้นผิวไม่สม่ำเสมอควรเลือกระดับสูง จากการศึกษาพบว่าการเปลี่ยนแปลงค่า random generator seed number ไม่มีผลต่อการคำนวณปริมาณรังสี และเวลาที่ใช้ในการคำนวณ และสำหรับ number of particle histories ไม่แนะนำให้เปลี่ยนแปลงไปจากค่า 0
Description
Medical Physics (Mahidol University 2019)
Degree Name
Master of Science
Degree Level
Master's degree
Degree Department
Faculty of Medicine Ramathibodi Hospital
Degree Discipline
Medical Physics
Degree Grantor(s)
Mahidol University